Sự kiện sắp diễn ra:

Chào mừng Ngày sách Việt Nam 21/4Tài liệu HDSD Thư việnPhục vụ ngoài giờ từ thứ 2 đến thứ 6 và ngày thứ 7 Dịch vụ gởi sách giáo trình tận nhà cho sinh viên Danh mục tài liệu mớiGia hạn tài liệu online

Xác suất - thống kê - số liệu

Sách “Xác suất - thống kê và phân tích số liệu”.

Tác giả: Nguyễn Tiến Dũng, Nguyễn Đình Huy.

Năm xuất bản: 2019.

Có thể nói, khoa học thống kê có mặt ở hầu hết các ngành nghề, từ khoa học tự nhiên đến khoa học xã hội, từ các nghiên cứu cơ bản đến ứng dụng thực tế. Chúng ta có thể dễ dàng bắt gặp các ứng dụng thống kê trong các đánh giá về tác hại của các trung tâm công nghiệp đến môi trường, các nghiên cứu về thói quen và hành vi của người dùng trên các mạng xã hội, hay các đánh giá về tác dụng của những loại thuốc mới… Không hề quá lời khi nói rằng, so với lý thuyết xác suất, các phương pháp thống kê được quan tâm và sử dụng rộng rãi bởi các đối tượng người dùng nhiều hơn và đa dạng hơn trong rất nhiều lĩnh vực.

Xác xuất thường được sử dụng trong ngôn ngữ hàng ngày với một tên gọi khác: “khả năng xảy ra”. Chắc hẳn bạn đã từng tự hỏi: khả năng trúng vé số của mỗi người thấp tới mức nào? hay khả năng một người chơi thắng cuộc trong trò chơi truyền hình “Hãy chọn giá đúng” là bao nhiêu? Thực tế, ta có thể ước tính được các khả năng này dựa vào các mô hình xác suất phù hợp.

Ngày nay, xác suất đóng một vai trò quan trọng trong nhiều nghiên cứu khoa học, đặc biệt là khoa học thực nghiệm. Để minh hoạ, ta nhận thấy tính ngẫu nhiên luôn xuất hiện trong các quá trình sinh học hay các phản ứng hoá học do sự thay đổi của điều kiện môi trường, điều kiện thí nghiệm, v.v. Điều này rõ ràng không chỉ ảnh hưởng đến cách ta thiết kế thí nghiệm và lấy mẫu mà còn cách ta đưa ra các kết luận thống kê.

Sách trình bày các nội dung:

- Mô hình xác suất, xác suất cổ điển, không gian xác suất, xác suất có điều kiện, biến ngẫu nhiên rời rạc và liên tục, hàm phân phối, hàm xác suất, hàm mật độ, phân vị và trung vị, kỳ vọng, phương sai, moment bậc cao.

- Một số phân phối đặc biệt, phân phối rời rạc (đều rời rạc, Bernoulli B, nhị thức B, siêu bội H, Poisson, hình học, nhị thức âm), phân phối liên tục (đều, chuẩn, mũ Exp, X2, Student t, Fisher F), luật số lớn và định lý giới hạn trung tâm.

- Vectơ ngẫu nhiên, hàm phân phối, hàm mật độ đồng thời, hàm mật độ lề, các biến ngẫu nhiên độc lập, kỳ vọng và phương sai, hiệp phương sai, thu thập dữ liệu, sai lệch hệ thống và các phương pháp chọn mẫu, thiết kế thí nghiệm, mô tả dữ liệu bằng đồ thị và bằng số.

- Khoảng tin cậy, ước lượng điểm và phân phối chuẩn, kiểm định một mẫu và hai mẫu, kiểm định các tham số của phân phối chuẩn, kiểm định phân phối bất kỳ với mẫu lớn, kiểm định tỷ lệ, hai mẫu độc lập có phân phối chuẩn và kích thước lớn, hai mẫu cặp đôi có phân phối chuẩn.

- Kiểm định sự phù hợp của mô hình, kiểm định sự phù hợp của một họ các phân phối, phương pháp đồ thị xác suất chuẩn, phân tích bảng tiếp liên 2x2, phương pháp kiểm định Fisher, kiểm định sự độc lập, kiểm định tính đồng nhất, thiết kế cặp đôi, phương pháp kiểm định McNemar.

- Phân tích phương sai, Anova một nhân tố, hồi quy tuyến tính và phi tuyến, suy diễn thống kê cho các tham số hồi quy, các nguyên lý đếm, phép hoán vị, tổ hợp, các bảng phân phối thống kê (nhị thức, Poisson, chuẩn tắc N, Student, X2 và Fisher).

Ghi tài liệu tham khảo theo IEEE:

[1] N. T. Dũng, N. Đ. Huy, Xác suất - thống kê và phân tích số liệu. TP.HCM: Nxb Đại học Quốc gia TP.Hồ Chí Minh, 2019.